似然比分布,似然比检验spss步骤

请问关于VAR模型的滞后阶数怎么确定?

根据AIC和SC准则确定VAR模型滞后阶数。确定VAR模型的滞后阶数是一个重要的步骤，它影响着模型的准确性和预测能力。一种常用的方法是使用信息准则，如赤池信息准则（AIC）和斯瓦齐-贝叶斯信息准则（SC），来选择最优的滞后阶数。

VAR模型的滞后阶数越大，自由度就越小。一般根据AIC和SC取值最小准则来确定阶数。如果AIC和SC并不是同时取值最小，采用LR检验进行取舍。时序数据样本容量小，AIC和SC准则可能需要谨慎，需要根据经验验证。

VAR模型构建通过确定最优滞后阶数（在此示例中选择2阶），我们开始构建VAR模型。这个过程包括运行命令如dfuller、vecrank、varsoc和var，确保模型的稳健性。

在VAR中通常一个方程的被解释变量（及其滞后项）在另一个方程中是解释变量，这就涉及到一个滞后阶数的问题。因为滞后阶数越多，需要估计的参数就越多，这就影响到自由度。

var模型滞后0阶还有意义。滞后阶数越大，自由度就越小，根据AIC和SC取值最小准则来确定阶数，AIC和SC不是同时取值最小，采用LR检验进行取舍。时序数据样本容量小，这时AIC和SC准需要谨慎。